基於K-means聚類的圖像分割
K-means算法用於聚類分析，廣泛用於機器學習領域。 下面借用百度百科的解釋，個人覺得講的還算清楚： k-means 算法接受參數 k ；然后將事先輸入的n個數據對象划分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度 ...
原文：基於聚類K-Means方法實現圖像分割
K Means算法： 我們常說的K Means算法屬於無監督分類 訓練樣本的標記信息是未知的，目標是通過對無標記訓練樣本的學習來揭示數據的內在性質和規律，為進一步的數據分析提供基礎 ，它通過按照一定的方式度量樣本之間的相似度，通過迭代更新聚類中心，當聚類中心不再移動或移動差值小於閾值時，則就樣本分為不同的類別。聚類試圖將數據集中的樣本划分為若干個通常是不相交的子集，每個子集稱為一個 簇 ，通過這 ...
2019-09-22 15:26 0 3042 推薦指數：
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java實現K-means聚類算法
From： http://blog.csdn.net/cyxlzzs/article/details/7416491 ...